論文の概要: Rapid Autotuning of a SiGe Quantum Dot into the Single-Electron Regime with Machine Learning and RF-Reflectometry FPGA-Based Measurements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.19537v1
• Date: Tue, 23 Sep 2025 20:03:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-02 14:53:52.232018
• Title: Rapid Autotuning of a SiGe Quantum Dot into the Single-Electron Regime with Machine Learning and RF-Reflectometry FPGA-Based Measurements
• Title（参考訳）: 機械学習とRF-reflectometry FPGAによるSiGe量子ドットの単一電子レジームへの高速オートチューニング
• Authors: Marc-Antoine Roux, Joffrey Rivard, Victor Yon, Alexis Morel, Dominic Leclerc, Claude Rohrbacher, El Bachir Ndiaye, Felice Francesco Tafuri, Brendan Bono, Stefan Kubicek, Roger Loo, Yosuke Shimura, Julien Jussot, Clément Godfrin, Danny Wan, Kristiaan De Greve, Marc-André Tétrault, Dominique Drouin, Christian Lupien, Michel Pioro-Ladrière, Eva Dupont-Ferrier,
• Abstract要約: 量子ドットデバイスをチューニングするために必要な測定値の削減と測定スピードアップを組み合わせることで,大きなスピードアップを示す。 ニューラルネットワークに基づく自動チューニングアルゴリズムと、Keysightの量子エンジニアリングツールキット(QET)に埋め込まれたFPGAを用いた高速測定により、安定性図の測定時間を9.8に短縮した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Spin qubits need to operate within a very precise voltage space around charge state transitions to achieve high-fidelity gates. However, the stability diagrams that allow the identification of the desired charge states are long to acquire. Moreover, the voltage space to search for the desired charge state increases quickly with the number of qubits. Therefore, faster stability diagram acquisitions are needed to scale up a spin qubit quantum processor. Currently, most methods focus on more efficient data sampling. Our approach shows a significant speedup by combining measurement speedup and a reduction in the number of measurements needed to tune a quantum dot device. Using an autotuning algorithm based on a neural network and faster measurements by harnessing the FPGA embedded in Keysight's Quantum Engineering Toolkit (QET), the measurement time of stability diagrams has been reduced by a factor of 9.8. This led to an acceleration factor of 2.2 for the total initialization time of a SiGe quantum dot into the single-electron regime, which is limited by the Python code execution.
• Abstract（参考訳）: スピン量子ビットは、高忠実度ゲートを達成するために電荷状態遷移の周りの非常に正確な電圧空間内で動作する必要がある。 しかし、所望の電荷状態の同定を可能にする安定性図は、取得するのに長い時間がかかる。 さらに、所望の電荷状態を求める電圧空間は、キュービット数とともに急速に増加する。 したがって、スピン量子ビット量子プロセッサをスケールアップするには、より高速な安定性図取得が必要である。 現在、ほとんどの手法はより効率的なデータサンプリングに重点を置いている。 提案手法は,量子ドットデバイスをチューニングするために必要な測定値の削減と測定スピードアップを併用することにより,大幅な高速化を示す。 ニューラルネットワークに基づく自動チューニングアルゴリズムと、Keysightの量子エンジニアリングツールキット(QET)に埋め込まれたFPGAを用いた高速測定により、安定性図の測定時間を9.8に短縮した。 これにより、SiGe量子ドットの単一電子状態への全初期化時間に対するアクセラレーション係数は2.2になったが、これはPythonのコード実行によって制限される。

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